我有一个大小为X的pytorch张量m x n和一个长度为num_repeats的非负整数n列表（假定sum（num_repeats）> 0）。在forward（）方法中，我想创建一个大小为X_dup的张量m x sum(num_repeats)，其中i的列X重复num_repeats[i]次。张量X_dup将在forward（）方法的下游使用，因此需要正确地反向传播梯度。
我能想到的所有解决方案都需要就地操作（创建新的张量并通过遍历num_repeats填充它），但是如果我正确理解，将无法保留梯度（如果我错了，请纠正我，我是是整个Pytorch的新事物）。
python大神给出的解决方案
如果您正在使用PyTorch> = 1.1.0，则可以使用torch.repeat_interleave。
repeat_tensor = torch.tensor(num_repeats).to(X.device, torch.int64)
X_dup = torch.repeat_interleave(X, repeat_tensor, dim=1)
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